Nguyễn Ngô Thượng

Data, Automation & AI cho SME

Thiết kế hệ thống data, automation và AI cho SME muốn vận hành gọn hơn.

Tôi là founder của Diginno (Hà Nội). Tôi biến quy trình rời rạc thành hệ thống rõ ràng, tự động và đo được — từ Larksuite, n8n đến tự code sản phẩm bằng AI.

Đọc câu chuyện của tôi Xem Diginno

Tôi là Nguyễn Ngô Thượng

Thiết kế hệ thống data, automation và AI cho SME muốn vận hành gọn hơn.

Đọc câu chuyện của tôi Xem Diginno

Click để xem ảnh lớn

Từ bán Shopee đến thiết kế hệ thống vận hành cho SME

Về tôi

Tôi học công nghệ vì cần giải quyết vấn đề thật: dữ liệu rời rạc, quy trình lặp lại và quyết định thiếu số liệu.

Tôi đến từ đâu

Nam Định gốc, từng vào Đà Nẵng học và bắt đầu làm nghề từ đó. Hiện tôi là founder của Diginno (Hà Nội) — startup tôi lập để giúp SME số hóa vận hành.

Năm 2 đại học (2022), tôi cùng nhóm bạn bán Shopee. 4 tháng được 1000+ đơn, 100 triệu doanh số. Nghe oai, nhưng spreadsheet thì loạn. Không biết lãi thực bao nhiêu, ads nào đang chạy tốt. Từ đó tôi bắt đầu học data.

Rồi tôi phát hiện ra: biết số liệu thôi chưa đủ, còn phải làm sao để đỡ tốn thời gian xử lý nó. Thế là học thêm automation — Larksuite, n8n — rồi tới AI và tự code sản phẩm bằng AI khi bài toán cần.

Tôi cũng hay chia sẻ những gì học được lên YouTube — từ Larksuite, data, automation đến AI. Không phải dạy cho có vẻ chuyên gia, mà là ghi lại cách mình giải quyết vấn đề để ai cần thì tham khảo.

Tôi làm gì

Data

Biết tuần trước bán được bao nhiêu, margin thực là bao nhiêu, ads nào đang lỗ — không cần đợi kế toán cuối tháng.

Automation

Đơn vào → tự tách kho → tự gửi shipper → tự cập nhật sheet. Giảm việc copy-paste hàng ngày.

AI

Trả lời FAQ, tóm tắt meeting, draft email — những việc lặp lại 10 lần/ngày mà không cần người ngồi làm.

Tôi làm với SME là chính: nơi cần hệ thống chạy được, giảm việc tay và giúp team ra quyết định bằng số liệu thay vì cảm giác.

Cách tôi làm việc

Tôi hay hỏi ngược lại: "Vấn đề thực sự là gì? Có cần dùng tool không, hay đổi quy trình là xong?"

Nhiều khi khách muốn xài AI, nhưng hỏi kỹ thì chỉ cần 1 cái form + automation đơn giản. Tôi sẽ nói rõ trade-off, chi phí và rủi ro trước khi làm; nếu không cần tool phức tạp, tôi sẽ đề xuất cách đơn giản hơn.

Hiểu vấn đề trước, chọn tool sau

Làm bản chạy được trước, tối ưu sau

Rõ trade-off: cái này làm được, cái kia chưa đáng làm

Kiểu người tôi hợp làm việc

Tôi hợp làm việc với người cần sự rõ ràng, tốc độ và tiêu chuẩn kỹ thuật thực tế. Có vấn đề thì nói sớm, scope thay đổi thì cùng nhìn lại chi phí và ưu tiên.

Tôi không hợp với kiểu: brief mơ hồ, deadline linh hoạt vô hạn, hoặc "cứ làm đi rồi tính". Còn nếu bạn có dữ liệu rời rạc, quy trình đang tốn sức, hoặc team cần một hệ thống vận hành gọn hơn, khả năng cao là nói chuyện được.

Brief rõ, feedback sớm

Outcome và deadline rõ

Có vấn đề thì xử lý bằng dữ kiện

Tôi đang làm gì tiếp

Không có mục tiêu gì to tát. Tôi muốn:

— Làm những hệ thống chạy ổn, không cần maintain liên tục. — Giúp nhiều SME hơn chuẩn hóa vận hành bằng data, automation và AI. — Xây Diginno thành một team nhỏ tinh gọn, làm việc với người hợp, từ chối project không phù hợp.

Một vài hệ thống tôi đã làm cho SME

Số liệu thực tế từ các dự án (tên khách hàng được ẩn). Kết quả tùy phạm vi và dữ liệu đầu vào của từng doanh nghiệp.

Startup F&B — chuỗi cà phê take-away

Từ Google Form thủ công đến hệ thống vận hành tự động

Một chuỗi xe đẩy cà phê đang báo cáo tồn kho qua Google Form và làm P&L thủ công mất 3 ngày mỗi tháng. Sau khi dựng hệ thống trên Larksuite + n8n, báo cáo P&L rút còn 2 giờ và hao hụt nguyên vật liệu được tính tự động.

3 ngày → 2 giờ

Thời gian làm báo cáo P&L/tháng

−95%

Thời gian tính hao hụt NVL

100%

Đối soát tài chính & cảnh báo tồn kho tự động

Bài toán

Nhân viên báo cáo tồn kho qua Google Form bằng điện thoại; tính hao hụt NVL và lương part-time thủ công từ file KiotViet; P&L đối chiếu nhiều nguồn mất nhiều ngày; không có cảnh báo tồn kho.

Cách làm

Sync KiotViet về Larkbase, tự tính hao hụt = tồn tại xe − tồn hệ thống, đối soát doanh thu hằng ngày với ngân hàng, tính lương theo chấm công + hao hụt + thưởng, cảnh báo tồn kho tự động và báo cáo P&L/marketing tự động.

Larksuiten8nKiotViet APIBank API

Startup dịch vụ — makeup & đào tạo

CRM + HRM tích hợp đa hệ thống cho startup đang scale

Một startup dịch vụ khởi đầu với 4 người, dữ liệu nằm rải rác ở Pancake và Smax, tính lương đa nguồn thủ công mất 3 ngày. Hệ thống CRM + HRM trên Larkbase đưa việc tính lương về tự động và gom 5 hệ thống về một nơi.

−95%

Thời gian tính lương (từ 3 ngày)

−90%

Thời gian làm báo cáo

5 hệ thống

Pancake, Smax, Sepay, FB Ads, Larkbase đồng bộ

Bài toán

Dữ liệu học viên, booking và doanh số phân tán giữa Pancake (POS) và Smax; tính lương ghép thủ công từ chấm công + KPI + hoa hồng; không có báo cáo tự động để theo dõi hiệu quả và ROI marketing.

Cách làm

Sync Pancake/Smax về Larkbase, tính lương tự động từ đa nguồn, báo cáo daily/KPI tháng tự động, đối soát tiền từ Sepay (phân loại bằng AI) và tích hợp FB Ads để đo hiệu quả lead.

Larkbasen8nPancakeSmaxSepayFB Ads

Nhóm SME đa ngành — tài chính

Đối soát ngân hàng & báo cáo P&L tự động

Nhiều SME đang sync giao dịch ngân hàng và làm P&L bằng Excel, đối soát mất tới 4 ngày mỗi tháng. Tự động hóa luồng tài chính rút thời gian đối soát còn 3 giờ và cho báo cáo P&L theo thời gian thực.

4 ngày → 3 giờ

Thời gian đối soát/tháng

Realtime

Báo cáo P&L & dòng tiền

Tự động

Cảnh báo công nợ quá hạn / cashflow âm

Bài toán

Sync giao dịch ngân hàng thủ công; quản lý thu chi và công nợ bằng Excel dễ sai sót; không có báo cáo P&L tự động để nắm tình hình tài chính kịp thời.

Cách làm

Sync giao dịch ngân hàng tự động, phân loại thu chi/công nợ bằng AI, đối soát đơn hàng với thanh toán, tạo P&L theo ngày/tuần/tháng và cảnh báo khi công nợ quá hạn hoặc dòng tiền âm.

n8nBank APIAI phân loạiLarkbase

Chi phí cỡ nào?

Giá khởi điểm từ 5 triệu. Báo giá cuối tùy phạm vi và dữ liệu đầu vào — tôi luôn ưu tiên làm bản chạy được trước rồi mới mở rộng.

Khảo sát & lộ trình

từ 5 triệu

1–3 ngày làm việc

Hiểu hệ thống hiện tại và biết nên bắt đầu từ đâu.

✓Review phần mềm & quy trình đang dùng
✓Vẽ sơ đồ luồng dữ liệu hiện tại
✓Chỉ ra điểm cải thiện được ngay
✓Đề xuất giải pháp + ước tính ROI và timeline

Phù hợp: Chưa biết bắt đầu từ đâu, cần đánh giá trước khi đầu tư.

Đặt lịch trao đổi

Phổ biến nhất

Hệ thống nền

từ 15 triệu

thường gọn trong vài tuần

Một bản chạy được để đo hiệu quả trước khi mở rộng.

✓1 dashboard số liệu từ nguồn dữ liệu chính
✓2–3 luồng automation (đơn / tồn kho / báo cáo)
✓Kết nối 3–5 app (Larksuite, POS, Sheet…)
✓Training + tài liệu + 1 tháng hỗ trợ

Phù hợp: SME muốn có hệ thống chạy được, rõ số liệu, chi phí gọn.

Đặt lịch trao đổi

Vận hành toàn diện

từ 30 triệu

triển khai theo phase

Nhiều hệ thống đồng bộ, tự động hóa và AI cho vận hành đầy đủ.

✓Đồng bộ nhiều hệ thống (POS, sàn, ngân hàng…)
✓5–10 quy trình tự động + AI assistant
✓Báo cáo tự động đa nguồn + dashboard realtime
✓3 tháng hỗ trợ & tối ưu

Phù hợp: Doanh nghiệp cần hệ thống vận hành toàn diện, đo được.

Đặt lịch trao đổi

Cần quy mô lớn hơn hoặc yêu cầu riêng? Liên hệ để báo giá theo scope.

Công cụ và nền tảng đã làm việc

Câu hỏi thường gặp

Những điều hay được hỏi về cách tôi làm data, automation và AI cho SME.

Data, Automation và AI cho SME là gì?+

Là việc kết nối dữ liệu rời rạc, tự động hóa các quy trình lặp lại và dùng AI cho những tác vụ đơn giản — để doanh nghiệp vận hành gọn, giảm thao tác tay và ra quyết định bằng số liệu thay vì cảm tính. Stack thường dùng: Larksuite, n8n, Power BI và Looker Studio.

Khi nào nên dùng automation, khi nào cần AI?+

Dùng automation khi quy trình có quy tắc rõ ràng và lặp lại: đồng bộ đơn, gửi thông báo, cập nhật báo cáo. Dùng AI khi cần xử lý ngôn ngữ hoặc phán đoán: trả lời FAQ, tóm tắt, phân loại. Nhiều bài toán thực ra chỉ cần một form và automation đơn giản, không cần AI.

Chi phí và thời gian triển khai một hệ thống gọn là bao nhiêu?+

Tùy phạm vi, nhưng một hệ thống nền (dashboard số liệu cộng vài luồng automation) thường gọn trong vài tuần. Cách làm của tôi là dựng bản chạy được trước, đo hiệu quả thực tế, rồi mới mở rộng — thay vì đầu tư lớn ngay từ đầu. Trao đổi 15 phút để ước lượng cụ thể cho trường hợp của bạn.

Làm việc với những công cụ nào?+

Chủ yếu Larksuite (Base, automation), n8n cho orchestration, Power BI và Looker Studio cho báo cáo BI, và tự code sản phẩm bằng AI khi bài toán cần. Công cụ được chọn sau khi hiểu rõ vấn đề — tôi không cố định một stack cho mọi trường hợp.

Phù hợp với doanh nghiệp nào?+

Phù hợp nhất với SME có dữ liệu rời rạc, quy trình thủ công tốn sức, hoặc team cần ra quyết định bằng số liệu. Tôi hợp làm việc với người cần sự rõ ràng và tốc độ; chưa hợp với brief mơ hồ hoặc kiểu “cứ làm đi rồi tính”.

Blog & Chia sẻ

Tôi viết về những gì đang làm, đang học, đang nghĩ. Không phải tutorial, mà là góc nhìn cá nhân — có khi đúng, có khi sai.

Xem tất cả bài viết

Loading content...